時系列データに欠損値を見つける

Question

時系列データがあります。 時系列データに欠損値を見つけてユーザーに表示する必要があります。私は速く走るアルゴリズムが必要です。この出力はShinyで生成する必要があるためです。あなたが一日2,4,6で観測アダムスとブラウンのために不足しているデータがある見る限り

# creating sample data 
topdays <- seq(1,6,2) 
topobs <- rep("Adams",3) 
middays <- rep(seq(1:6),3) 
midobs <- c(rep("Allen",6),rep("Benton",6),rep("Blackford",6)) 
bottomdays <- seq(1,6,2) 
bottomobs <- rep("Brown",3) 
values <- runif(24, min=70, max=100) 
obs <- c(topobs,midobs,bottomobs) 
days <- c(topdays,middays,bottomdays) 
df <- data.frame(days,values,obs) 
# end creation of sample data 

を待っているユーザーを維持することはできません。

私は出力が不足している値とその観測とデータフレームを作成する必要があり、私は行方不明の日のキャプチャ機能と観察

を作成したいです。

問題文のサンプルを作成しました。

実際のデータセットは非常に大きくなります。

これを見ていただきありがとうございます。 私はいくつかの詳細

Answer 1

私たちは試みることができる提供できるなら、私に教えてください：？

library(data.table) 
setDT(df) 
setkeyv(df, c("days", "obs")) 
df[with(df, expand.grid(unique(days), unique(obs)))][is.na(values)] 

出力

days values obs 
1: 2  NA Adams 
2: 4  NA Adams 
3: 6  NA Adams 
4: 2  NA Brown 
5: 4  NA Brown 
6: 6  NA Brown